Tworzenie filmów na platformie Netflix według teorii odwrotnego zaangażowania. Na dzień dzisiejszy faktem jest, że platforma Netflix wyróżnia się jako lider w branży streamingowej. Nie tylko dzięki swojemu rozbudowanemu katalogowi filmów i seriali, ale także dzięki zaawansowanym technikom analizy danych.

Jedną z mniej znanych, ale niezwykle interesujących strategii, którą można zauważyć w działaniach Netflixa, jest teoria odwrotnego zaangażowania. Choć termin ten nie jest powszechnie używany w literaturze, można go opisać jako podejście, które polega na badaniu nie tylko tego, co użytkownicy lubią, ale również na analizie, co ich zniechęca lub odpycha. Ta strategia pomaga tworzyć treści, które są bardziej precyzyjnie dostosowane do potrzeb i oczekiwań widzów.

Czym jest Teoria Odwrotnego Zaangażowania?

Teoria odwrotnego zaangażowania polega na zrozumieniu, dlaczego użytkownicy rezygnują z oglądania konkretnych treści. Analizując dane dotyczące momentów, w których widzowie przestają oglądać film lub serial, Netflix może wyciągać wnioski na temat elementów, które ich zniechęcają. Może to obejmować różne aspekty. Takie jak fabuła, tempo narracji, charakterystyka postaci, czy nawet szczegóły techniczne, takie jak jakość dźwięku i obrazu.

Jak Netflix Wykorzystuje Teorię?

1. Analiza Zachowań Użytkowników

Netflix zbiera ogromne ilości danych na temat zachowań swoich użytkowników. Obejmuje to nie tylko informacje o tym, co oglądają, ale także szczegółowe dane na temat tego, kiedy przerywają oglądanie, które sceny pomijają, oraz jakie treści szybko porzucają. Analiza tych danych pozwala zidentyfikować wzorce, które mogą wskazywać na potencjalne problemy z zaangażowaniem widzów.

2. Tworzenie Treści na Podstawie Wniosków

Na podstawie analizy danych, Netflix jest w stanie tworzyć treści, które minimalizują elementy zniechęcające widzów. Przykładowo, jeśli dane wskazują, że widzowie często przerywają oglądanie w momencie, gdy fabuła staje się zbyt przewidywalna, twórcy mogą skupić się na wprowadzaniu niespodziewanych zwrotów akcji. Podobnie, jeśli pewne typy postaci są odbierane negatywnie, twórcy mogą dostosować ich charakterystyki, aby lepiej odpowiadały oczekiwaniom widzów.

3. Personalizacja Rekomendacji

Netflix wykorzystuje również teorię odwrotnego zaangażowania do personalizacji rekomendacji. Algorytmy analizują nie tylko to, co użytkownicy lubią, ale także to, czego nie lubią. Dzięki temu, rekomendacje są bardziej trafne i skuteczniej przyciągają widzów. Personalizacja ta zwiększa zaangażowanie i lojalność użytkowników, co przekłada się na dłuższy czas spędzany na platformie i mniejszą liczbę rezygnacji z subskrypcji.

Przykłady Zastosowania Teorii Odwrotnego Zaangażowania

Stranger Things

Serial „Stranger Things” jest doskonałym przykładem zastosowania teorii odwrotnego zaangażowania. Twórcy serialu analizowali dane dotyczące momentów, w których widzowie przerywali oglądanie, i zidentyfikowali, że zbyt wolne tempo narracji w niektórych odcinkach było problemem. W odpowiedzi na te dane, kolejne sezony serialu cechują się szybszym tempem akcji i bardziej dynamiczną fabułą.

The Crown

Innym przykładem jest „The Crown”. Analiza danych wykazała, że niektóre odcinki, które skupiały się na mniej znanych wydarzeniach historycznych, miały wyższy wskaźnik porzucania. Twórcy serialu dostosowali narrację, kładąc większy nacisk na bardziej znane i emocjonujące wydarzenia, co zwiększyło zaangażowanie widzów.

Teoria odwrotnego zaangażowania to innowacyjne podejście, które pozwala Netflixowi tworzyć bardziej angażujące treści poprzez analizę tego, co zniechęca widzów. Dzięki zaawansowanej analizie danych, Netflix jest w stanie dostosować swoje produkcje do oczekiwań i potrzeb swoich użytkowników, co prowadzi do wyższego poziomu zaangażowania i lojalności. W przyszłości, ta strategia może stać się jeszcze bardziej zaawansowana, pomagając Netflixowi utrzymać pozycję lidera na rynku streamingowym.

Teorię Odwrotnego Zaangażowania (RCT) wymyślił Mateusz Piotr Ślozowski w roku 2024 sumiennie analizując jak dostęp do terabajtów danych dotyczących zachowań użytkowników popularnej platformy streamingowej wpływa na kreowanie nowych filmów.